基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究

发布时间：2016-11-09 17:33

本文关键词：基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

《西北农林科技大学》 2015年

基于光谱分析的农田土壤养分测定方法研究

陈煦

【摘要】：土壤有机质、速效氮和速效磷是影响农作物生长的主要限制因素之一,为实施精准施肥,迫切需要对土壤养分进行快速检测。本文针对土壤养分含量缺乏田间快速测定方法和仪器的实际,采用便携式光谱仪,以关中塿土为研究对象,通过研究光谱与农田土壤成分之间的关系建立数学模型,并通过比较光谱预处理方法优化实验模型,最后实验选取最优的建模标定方法建立土壤有机质、速效磷和速效氮含量检测模型并进行测试,为机载土壤养分实时测定提供依据。主要研究内容和结论如下:(1)通过试验探明近红外光谱仪的采集高度。在西北农林科技大学试验田及周边玉米田块采集土壤样品160份,用便携式近红外光谱仪在5、7、10、12、15cm等不同高度,采集未经研磨的土壤样本900-1700nm范围的光谱数据,用偏最小二乘(Partial least squares,PLS)方法建立土壤有机质含量预测模型,结果表明,采样高度为10cm时模型的预测效果最佳。(2)探明了较优的剔除原始数据异常样本及不同样本划分方法。针对光谱数据和数值含量数据,分别采用主成分分析(Principal component analysis,PCA)得分图和3倍标准差准则对其进行判断和剔除,结果表明剔除后的预测精度有明显改善。分别采用随机划分、Kennard-Stone(KS)划分和X-Y共生矩阵法(Sample set partitioning based on joint x-y distance,SPXY),对剔除异常样本后的光谱数据进行划分,用不同划分方法建立土壤有机质含量预测模型进行测试,结果表明,SPXY样本划分方法的效果更佳。(3)通过对不同特征波长选择方法的分析与实验,探明较优的有机质含量和速效磷含量建模时有效波长选择方法。由于全波段波长冗余且每个样本的光谱数据存在谱峰重叠问题,寻找对模型起关键作用的有效波长是建模的关键,故对其用连续投影法(Successive projections algorithm,SPA)、竞争性自适应重加权算法(Competitive adaptive reweighted sampling,CARS)、基于稳定的竞争性自适应加权抽样法(sCARS)和随机蛙跳算法(Random frog),对土壤900-1700nm的波长进行筛选试验并对所选波长点用偏最小二乘法建立模型,发现预测有机质含量时用SPA算法时Rc2为0.8559虽然相比全波长的0.8982略微下降4.9%,但Rp2为0.7952与全波段的0.6647相比有所升高;预测速效磷含量时用sCARS方法选择的波长点可滤除96.25%的冗余信息且建模结果最好。(4)建立了土壤有机质、速效氮和速效磷含量的预测模型。选择线性分析方法中的多元线性分析、主成分分析、偏最小二乘法和非线性分析方法中的径向基神经网络(Radial basis function,RBF),小波神经网络(Wavelet neural network,WNN)和最小二乘支持向量机(Least squares-support vector Machine,LS-SVM)等方法进行对比分析,结果表明:用PLS建立的预测模型有机质含量测定值和预测值之间的决定系数为0.8019,均方根误差为0.1794;用RBF神经网络建模的决定系数和均方根误差分别为0.8281和0.1646,2种模型均具有较高的精度,可对土壤有机质含量进行快速预测。对于土壤速效磷含量的预测,人工神经网络建模效果较好的是LSSVM,其预测决定系数Rp2为0.8325比RBF的0.8130提高了2.4%,比WNN的0.7450提高了10.5%,预测均方根误差RMSEP为8.4733。对于土壤速效氮含量的快速测定,分别用线性和非线性方法建立模型,比较结果发现预测效果均不能达到实际的应用要求。通过实验可知:线性模型较为简单,具有良好的推广价值,但精度不高且鲁棒性较差,RBF神经网络在样品含量范围较大时,更适应实际应用。(5)为进一步提高土壤养分预测精度,尝试用深度学习中的DBN建立土壤速效磷预测模型,结果表明,DBN网络预测模型Rp2为0.8879,比WNN的预测精度提高了16.1%,且RMSEP仅为1.7166,充分显示DBN具有更优的特征初始值,且自动学习特征,极大简化了模型的复杂性,运算速度加快用时较短,能更好地解决土壤速效磷含量的模型预测推广问题。

【关键词】：
【学位授予单位】：西北农林科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：S158
【目录】：

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